opencv图像识别算法 OpenCV已经将图像处理(识别)的算法写成函数了，那我们还有必要去学习这些算法吗？
OpenCV已经将图像处理(识别)的算法写成函数了，那我们还有必要去学习这些算法吗？
这取决于你的目的。比如说现在的车这么先进好用，你还需要了解变速箱的原理吗？这取决于你的目的。如果只是普通驾驶，你不需要知道。如果你是一个机械师，你必须理解。如果你是一个汽车制造商的工程师，你必须对它非常了解。简言之，这取决于具体的需要。
如何评价OpenCV 4.0？
Opencv 4.0（官方版）主要有以下功能。
支持C 11
放弃旧的C接口
核心模块中的数据结构存储在JSON中，其他文件由C重写
添加g-api模块，这与图形处理有关
DNN模块用openvino更新
DNN模块现在包含实验Vulkan后端，并支持onnx格式的网络
实现了Kinect融合算法，并针对CPU和GPU（OpenCL）进行了优化
在objdetect模块中添加了QR码检测器和解码器
从OpenCV开发了高质量的dis-dense光流算法，Contrib被传输到视频模块
我付出更多注意c11和DNN模块的支持。c11的全面支持使得OpenCV的使用更加友好，提高了编码效率和安全性。DNN模块符合深度学习的趋势，这是必然的，估计它将是后续版本更新的关键模块。但遗憾的是，DNN模块对GPU的支持还比较落后。目前只支持OpenCL加速的Intel显示。这远远不足以运行一个庞大而复杂的深度网络模型，我希望后续的努力能够弥补这一点。
为什么有些算法岗位，需要用C 而不是python？
C/C是一种相对低级的语言，它可以非常精细地控制CPU/内存和其他计算机资源，尤其是硬件。在算法运算最精细的时候使用它们是很自然的。
但它们的优点也是缺点。精细的操作自然需要精细的编程，精细的编程自然需要复杂的语言设置，比如什么是指针，什么是指针函数，什么是函数指针当你理解了这些概念，你可能就没有编写代码的冲动了。更重要的是，如果你想编写高性能的代码，你必须精通这些概念
Python的一个非常重要的特性就是所谓的“粘合语言”，也就是说它可以将用不同语言编写的代码模块组合起来，然后通过Python调用它们。实际上，大多数算法库都是用C/C语言编写的，然后提供Python接口供用户使用。毕竟，大多数人只需要知道如何调用封装的算法。但是如果你想实现你自己的算法，你必须知道C/C
例如，Python就像一个电视遥控器，C/C就像遥控器中的电路板。通常，如果你想换台，只需按一下按钮。但有一天你只需要一个将屏幕旋转90度的功能，遥控器没有这个功能，但可以通过卸下遥控板，插入几个组件来实现。你是做什么的？
怎样使用opencv中的sift和surf函数来检测特征点和描述特征点？
还没看过这个源代码，猜猜看
这里应该只有距离的部分，而不是旋转的部分。只有找到中心点的位置，所以最后画出来的盒子应该没有角度倾斜。
2我不知道
3
opencv中的SIFT surf非常慢，不能是实时的。SIFT特征点提取速度太慢，除非对算法部分进行修改，否则默认128个浮点的描述会导致匹配速度慢。如果是跟踪，OpenCV或模板匹配的KLT光流可以快得多（20毫秒以内）。
最后一个参数findhomography可以更改为RANSAC或PROSAC的实现版本。比LMED快很多倍。
请求帮助，实现，背景差减法，、帧间差分法、光流法，的算法，C 或者matlab都行，现成的源码都行？
建议使用opencv库
环境来构建：http://jingyan.baidu.com/album/2a138328497ce6074b134f64.html
矩阵运算：http://blog.sina.com.cn/s/blogafe2af380101型bqhz.html文件
代码：
absdiff（frame，prveframe，differframe）//获取差分帧，differframe=frame prveframe
根据不同的需要进行不同的处理
1孔这绝对是不同的像素颜色和周围，建议使用阈值分割和轮廓检测
2褶皱这条褶皱肯定会有梯度变化，建议检测边缘计算再次折叠的梯度信息
3这与前面的问题相似，但也有区别。应该是梯度的方向和强度不同（一个是凹的，另一个是凸的）
4如果斑点只是星星，opencv中有很多角点检测算法，比如surf fast orb
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